"""
    模型调优
        交叉验证(cross validation)

    朴素贝叶斯
        条件概率与联合概率
            联合概率：联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率
            P(A,B)
            条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率
            P(B|A)
        朴素贝叶斯的思想，特征相互独立
        此条件概率的成立，是由于A1,A2相互独立的结果(记忆)
        P(A,B) = P(A)*P(B)

        P(程序员,匀称) = P(程序员)*P(匀称)

        P(产品,超重|喜欢) = P(产品|喜欢)*P(超重|喜欢)


        P(产品,超重|喜欢)  = P(喜欢|产品,超重)*P(产品,超重)/P(喜欢)

    拉普拉斯平滑系数 防止出现0的情况
    对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。


 决策树:
    信息熵、信息增益
"""